NFM pytorch 复现

NFM (Neural Factorization Machines) 是一种结合了矩阵分解和深度学习技术的推荐系统模型。它在PyTorch库中实现复现通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装PyTorch库以及相关的数据处理和科学计算库，如NumPy、Pandas。

pip install torch torchvision numpy pandas

2. **理解基础**：熟悉神经网络和因子分解的基本原理，理解NFM模型结构，包括用户和物品的嵌入层、交互层、以及可能的全连接层。

3. **模型构建**：在PyTorch中创建一个NFM类，包含输入、嵌入层、交互矩阵生成、以及预测等函数。例如，可以使用`nn.Embedding`模块进行嵌入，然后通过点积运算生成交互矩阵。

class NFM(nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_items, emb_dim, hidden_units):
        super(NFM, self).__init__()
        self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, emb_dim)
        self.item_embedding = nn.Embedding(num_items, emb_dim)
        self.interaction_layer = nn.Linear(emb_dim * 2, emb_dim)  # 二阶项
        self.fc_layers = nn.Sequential(*[nn.Linear(emb_dim, unit) for unit in hidden_units] + [nn.Linear(hidden_units[-1], 1)])
        
    def forward(self, users, items):
        user_vecs = self.user_embedding(users)
        item_vecs = self.item_embedding(items)
        interaction = torch.cat((user_vecs * item_vecs, user_vecs + item_vecs), dim=-1)
        interaction = F.relu(self.interaction_layer(interaction))
        fc_out = self.fc_layers(interaction)
        return fc_out

4. **训练与优化**：准备数据，比如用户-物品评分对，使用PyTorch的损失函数（如均方误差MSE）和优化器（如Adam）来训练模型。

5. **评估与验证**：通过交叉验证或预留部分数据进行模型性能评估，如计算准确率、AUC等指标。